研究与工程简历
AI Infra 研究与工程｜低精度推理、模型压缩与高效部署
研究定位
面向 AI 推理系统开展低比特量化、模型压缩与高效部署研究，重点关注 Kernel/Runtime 协同优化及异构软硬件协同设计。
教育经历
- 2025—2028｜上海科技大学｜计算机科学与技术博士｜期智研究院联合培养｜联合指导：哈亚军教授、蒋力教授
- 2022—2025｜上海科技大学｜计算机科学与技术硕士｜中国科学院计算技术研究所联合培养｜联合指导：哈亚军教授、王颖研究员
- 2018—2022｜三峡大学｜计算机科学与技术学士
已发表论文
COMET: Towards Practical W4A4KV4 LLMs Serving
Lian Liu, Long Cheng, Haimeng Ren, Zhaohui Xu, Yudong Pan, Mengdi Wang, Xiaowei Li, Yinhe Han, Ying Wang
ASPLOS 2025 · CCF A
研究职责： FMPQ 细粒度混合精度量化算法的研究与实现。
Make LLM Inference Affordable to Everyone: Augmenting GPU Memory with NDP-DIMM
Lian Liu, Shixin Zhao, Bing Li, Haimeng Ren, Zhaohui Xu, Mengdi Wang, Xiaowei Li, Yinhe Han, Ying Wang
HPCA 2025 · CCF A
研究职责： 结合 MLP 剪枝算法的冷热神经元高效预测。
Drift: Leveraging Distribution-based Dynamic Precision Quantization for Efficient Deep Neural Network Acceleration
Lian Liu, Zhaohui Xu, Yintao He, Ying Wang, Huawei Li, Xiaowei Li, Yinhe Han
DAC 2024 · CCF A
研究职责： 硬件友好的动态混合精度量化算法，以及动态量化加速器的设计与实现。
实习经历
百度昆仑芯｜深度学习框架开发工程师（实习）｜2024.10—2025.01
技术方向： 面向国产 XPU 的 PyTorch 适配性开发、自定义算子接入与性能工具链扩展。
完成高性能自定义算子的 PyTorch/XPU 接入与测试，开展 NVTX XPU 后端适配并实现 XSight System Profiling 可视化。
华为技术有限公司｜AI 工程师（实习）｜2024.06—2024.09
技术方向： 面向 Ascend NPU 的 FlashAttention 算子调优、场景适配与融合实现。
围绕 Ascend C FlashAttention 与 PromptFlashAttention 开展性能调优和融合适配，完成精度、性能及投机推理场景评测。
奖项与荣誉
- 2026 · CANN 生态贡献者证书—核心开发者
- 2025 · Open Hardware 2025 获奖项目
- 2025 · CCF Sys2025 图计算系统设计大赛特等奖（团队成员）